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【论文翻译&R实现】(Lasso)RegressionShrinkageandSelectionviatheLasso,自己翻译的论文RegressionShrinkageandSelectionviatheLasso，渣翻。然后写了如何用R实现Lasso。...
LASSO的效果在这个example中不如岭回归，原因是DGP的参数不再包含0参数，而lasso倾向于筛选掉一些变量，因此相比岭回归存在更大的信息损失。Example3作者挑选了一个非常适合做subsetselection的数据集，数据生成和example1一样，但设置\(\boldsymbol{\beta}=(5,0,0,0,0,0,0,0)\)，\(\sigma=2\),因此signal-to-noiseratio...
最近课程作业让阅读了这篇经典的论文，写篇学习笔记。主要是对论文前半部分Lasso思想的理解，后面实验以及参数估计部分没有怎么写，中间有错误希望能提醒一下，新手原谅一下。1.整体思路作者提出了一种收缩和选择方法Lasso，这是一种可以用于线性回归的新的估计方法。
这里，想补充说明一下Lasso的身世，它的全称是TheLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，读音不是[‘læso]而是[læ’su:]，有中文翻译为“套索”，个人觉得这个翻译不好，太远离它本来的含义，不如就用Lasso。
中文翻译：.在前导和前导肽酶都不存在的情况下实现套索肽.细菌套索肽由线性核糖体的前体而来；其过程首先利用识别前导序列的专用蛋白酶替代切割该前体的前导-核心连接位点，随后在大环内酰胺酶的催化下使新形成的核心部分…
Lasso回归和岭回归的同和异：相同：都可以用来解决标准线性回归的过拟合问题。不同：lasso可以用来做featureselection，而ridge不行。或者说，lasso更容易使得权重变为0，而ridge更容易使得权重接近0。
LASSO回归与Ridge回归同属于一个被称为ElasticNet的广义线性模型家族。这一家族的模型除了相同作用的参数$\lambda$之外，还有另一个参数$\alpha$来控制应对高相关性（highlycorrelated）数据时模型的性状。LASSO回归$\alpha=1$，Ridge回归
一、最佳论文.按照惯例，今年NeurIPS2019最佳论文组委会从会议接收的Oral论文中挑选出了最值得关注的论文并授予杰出论文奖项。.据官方介绍，今年的论文奖项评选规则如下：.具备持久影响的潜力——论文聚焦于某个主流而非边缘化的研究领域，人们在未来...
论文在变量选择问题上，将copula熵方法与经典的AIC、BIC、LASSO、RidgeRegression,ElasticNet,DistanceCorrelation、HSIC等方法进行了对比。Copula熵从预测性能和可解释性两方面均优于现有主流方法。
2.关于Lasso与Boosting.由于篇幅有限，我就以Lasso和Boosting为主线讲讲自己的体会。.故事还得从90年代说起。.我觉得90年代是这个领域发展的一个黄金年代，因为两种绝世武功都在这个时候横空出世，他们是SVM和BoostedTrees。.先说SVM。.大家对SVM的基本原理普遍...
【论文翻译&R实现】(Lasso)RegressionShrinkageandSelectionviatheLasso,自己翻译的论文RegressionShrinkageandSelectionviatheLasso，渣翻。然后写了如何用R实现Lasso。...
LASSO的效果在这个example中不如岭回归，原因是DGP的参数不再包含0参数，而lasso倾向于筛选掉一些变量，因此相比岭回归存在更大的信息损失。Example3作者挑选了一个非常适合做subsetselection的数据集，数据生成和example1一样，但设置\(\boldsymbol{\beta}=(5,0,0,0,0,0,0,0)\)，\(\sigma=2\),因此signal-to-noiseratio...
最近课程作业让阅读了这篇经典的论文，写篇学习笔记。主要是对论文前半部分Lasso思想的理解，后面实验以及参数估计部分没有怎么写，中间有错误希望能提醒一下，新手原谅一下。1.整体思路作者提出了一种收缩和选择方法Lasso，这是一种可以用于线性回归的新的估计方法。
这里，想补充说明一下Lasso的身世，它的全称是TheLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，读音不是[‘læso]而是[læ’su:]，有中文翻译为“套索”，个人觉得这个翻译不好，太远离它本来的含义，不如就用Lasso。
中文翻译：.在前导和前导肽酶都不存在的情况下实现套索肽.细菌套索肽由线性核糖体的前体而来；其过程首先利用识别前导序列的专用蛋白酶替代切割该前体的前导-核心连接位点，随后在大环内酰胺酶的催化下使新形成的核心部分…
Lasso回归和岭回归的同和异：相同：都可以用来解决标准线性回归的过拟合问题。不同：lasso可以用来做featureselection，而ridge不行。或者说，lasso更容易使得权重变为0，而ridge更容易使得权重接近0。
LASSO回归与Ridge回归同属于一个被称为ElasticNet的广义线性模型家族。这一家族的模型除了相同作用的参数$\lambda$之外，还有另一个参数$\alpha$来控制应对高相关性（highlycorrelated）数据时模型的性状。LASSO回归$\alpha=1$，Ridge回归
一、最佳论文.按照惯例，今年NeurIPS2019最佳论文组委会从会议接收的Oral论文中挑选出了最值得关注的论文并授予杰出论文奖项。.据官方介绍，今年的论文奖项评选规则如下：.具备持久影响的潜力——论文聚焦于某个主流而非边缘化的研究领域，人们在未来...
论文在变量选择问题上，将copula熵方法与经典的AIC、BIC、LASSO、RidgeRegression,ElasticNet,DistanceCorrelation、HSIC等方法进行了对比。Copula熵从预测性能和可解释性两方面均优于现有主流方法。
2.关于Lasso与Boosting.由于篇幅有限，我就以Lasso和Boosting为主线讲讲自己的体会。.故事还得从90年代说起。.我觉得90年代是这个领域发展的一个黄金年代，因为两种绝世武功都在这个时候横空出世，他们是SVM和BoostedTrees。.先说SVM。.大家对SVM的基本原理普遍...
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